對於alphago這樣的人工智慧來說，是dota，lol這類電子競技遊戲難還是棋類難？
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這幾天這類問題討論得太激烈，但是很多討論都跑偏了，忍不住出來答一下。
先上結論——
如果單純從輸贏考慮，AI在遊戲裡面打贏人類可能要比下圍棋容易。但是如果真正要從人工智慧的意義上來討論，dota之類的電子遊戲對alphago而言，比圍棋要難得多。先要明確的一個概念就是，Alphago還遠沒有現在媒體渲染的那麼恐怖，它還遠遠沒有成為真正意義上的超級人工智慧。這裡不展開太多，貼一個我在另外一個相關問題下的回答吧：
AlphaGo或已誕生智能？ - 風格里哦神的回答alphago戰勝李世石後，媒體和各種段子手的集體狂歡，好像一下子讓人覺得人工智慧統治人類指日可待了。大家或真或假地都開始擔心起來，這會不會是天網的誕生之類的。然而其實這是一種偷換概念，在某種程度上已經誤導了輿論。就像微博上段子手們說的，alphago贏了人類不可怕，它要是故意輸給人類才是真的可怕。alphago強的地方是下棋，是其恐怖的計算和決策能力。但是在這次比賽中，它只是表現得比人下棋厲害，而不是變得像人。
本來，天網這類讓人畏懼的人工智慧，本來讓人害怕的就不是它性能有多強大，而是他會有自我意識，他可能與人類為敵。就像一台無人操作的空坦克停在你面前，其威脅相對於一條兇惡的會咬人的狼狗可以說是0。坦克威力而論當然遠強於一條狗，但是一台沒開動的機器就是一坨廢鐵，一條會咬人的狗則不同。
關於Alphago目前獲勝背後的訓練原理，它到底算不算得上真正的人工智慧，以及其誕生的意義，請參考李開復的回答：
李世乭能戰勝 AlphaGo 嗎？ - 李開復的回答它的意義在於在純邏輯分析推算等領域，可以成為人類的幫手，代替人類去做那些需要複雜計算的決策，而不是代替人類去寫詩。
為什麼要強調上面這點，因為這個問題目前的討論，也是類似這樣走偏了，大部分壓根沒有討論到點上。PS.我都刻意強調了這麼多遍，說得這麼詳細清楚。評論區還是有沒有搞清概念的，就請不要在我這裡裝逼了，還有拿lol來裝逼的更是省省吧。都不談圍棋和遊戲，你連我在說什麼都不知道，我批判的正是你們這種看到個自己稍微熟悉點的領域就興奮得想跳出來裝逼的遊戲玩家，對人工智慧的原理和意義屁都不懂在這裡大放厥詞，誰告訴你遊戲AI被玩家叫做AI就真的是AI了？你能打贏AI一點都不牛逼誰都可以謝謝，贏個人機很自豪嗎？
首先要明確的就是，圍棋這個運動如何流傳千年，如何考驗智商，如何高大上，如何完爆dota、lol這類電子遊戲，跟這個問題本身一點關係都沒有。我已經領教過某些答主討論時莫名其妙的把話題轉移，認為AI如果打遊戲比下棋還難簡直就是對圍棋的侮辱，這真的大可不必。
首先我們就要拋開對於遊戲的偏見和對圍棋的崇拜，它們是不同的，正是因為這點不同對於人工智慧來說至關重要，而這個不同是沒有任何高下之分的。
那麼，為什麼dota、lol中AI贏人類比下棋簡單得多呢？其實上面已經其他類似問題里的各種回答已經說明了。AI在它的強項上可以完爆人類，比如傷害計算，一個技能剛好扣除魔抗護甲打死你那麼多血，就一定打的死，打不死它就不會放。它的各種操作銜接基本無延遲，人還要反應，然後動手，再動滑鼠，電腦沒有這個延時。另外就是它不會受情緒影響而出現水平波動，不會超神了就去浪，也不會連死幾次就開始懵逼。
但是發現沒有，這些都是計算機本身的強項，都主要集中在操作方面。至於什麼全圖啊上帝視角就不要拿出來說了，很多人思考的都是陷入了這個誤區。什麼你放一個全圖技能，飛到AI面前，它通過即時計算走位躲過了可以。但是如果你在對方沒有視野的地方放的技能，一出手AI就自動算好路徑，完美規避；這個不叫智能，叫作弊。我們當然不能把AI和遊戲本身混為一談，不然就變成了對抗遊戲本身，那就沒有任何討論的意義了。
電子遊戲和圍棋最大的區別就在於——
圍棋是把一切最簡化，為了更純粹地進行計算和思維的對抗；
而遊戲，則是為了更真實好玩，加入了大量隨機因素和操作元素。
很久以前關於遊戲競技性和遊戲性的討論時，就有人把電競的經典星際爭霸來出來說事。批判的人認為星際太過追求平衡和競技元素，把其中的機槍兵、刺蛇，換成一枚枚棋子也毫無違和，遊戲角色失去了意義和魅力。
到了war3，暴雪加入了英雄和各種技能物品，單位的攻擊也變成在上下限浮動而不固定，還有等等大量的新元素和隨機性，而dota、lol正是脫胎於war3。這些元素的加入，從某種意義上來說就是為了讓遊戲變得更有趣，更不像圍棋。
而對AI而言，每一項新元素的加入，都是指數級的計算量的提升。
用個最簡單的例子，dota最初也就是用war3地圖編輯器做的一張自定義地圖而已。用其做一張下圍棋的地圖非常簡單，或者換個說法，圍棋本身就可以再電腦裡面下，有電子版。那麼假設我們嘗試一下把圍棋變得像dota或者lol呢？
重點來了，圍棋是回合制，alphago和李世石比賽時是你落一子我落一子，電腦算得再快，也得乖乖等李世石下完，就19*19條線，黑白兩種子，361個點。
首先假設不設回合制，大家各下各的，那就是前面所說的第一種情況，如果是在電腦裡面下，電腦穩贏。比手速圈地么，用滑鼠一個個點怎麼能比得上電腦秒鋪？這就是為什麼我說真要實踐，AI玩遊戲比下棋要佔太多便宜，因為它有操作這個巨大優勢在。放到dota、lol裡面，可能就是恐怖到逆天的補刀和發育速度，每場比賽，每個英雄，每分每秒都在最完美地發育。人類再強的隊伍也很難做到，所以可能發育就差了一大截，裝備等級落後，帶來的就是屬性的落後，交戰時就已經有了很大劣勢。打起來電腦相當於是一個整體在思考，而人還可能出現溝通配合失誤，計算失誤。
但是即使這樣吊打了人類選手，那也跟人工智慧關係不大。如果我們討論問題僅僅限制於此，那這個問題本身也就沒有多大的意義了。現在我們約定俗成的把遊戲里計算機控制的角色叫AI，但是這跟正兒八經的人工智慧也是兩碼事。這純粹是計算機本身計算性能的強大，計算機要是純做算術都算不過人了那也別混了。
那麼我們暫且不考慮取消回合制。假設我們讓棋子變化，棋子不再是黑白兩種，而是變成很多個有不同技能的英雄。有些棋子第一次被吃不會死，有些棋子會改變相鄰棋子的顏色，有些棋子過了一段時間自動消失。想一想會變成怎樣？
其實這樣開腦洞下去會無窮無盡，只要做兩個最簡單的改變就行了。一個，棋子會動。無論具體規則如何設計，比如每邊過幾個回合可以有一次機會重新移動某粒棋子，還是棋子會自己隨機運動。
或者，棋盤會變，棋盤上不再是經緯分明的19條線，變多大呢，dota或者lol地圖那麼大就行了。地形因素都還不考慮，但是不再是對稱規則的了，棋子可以隨意擺放。光這兩點，即使圍棋本身的規則不變，都足夠讓圍棋複雜程度上升了無數倍。何況規則本身也會變的，圍棋無氣就必須提子，象棋吃了一個子那就是吃了，棋子不會反殺。但是dota一個滿狀態的英雄遇上一個紅血英雄不見得一定能殺死，一個薄葬tp可能就走了。lol兩個英雄對a，即使有一邊就是裝備好攻擊力數值高，但可能由於少出了個暴擊對面多出了個暴擊，最後輸贏互換。
電腦能計算這套傷害足夠秒殺一個人，可以考慮各種抗性，回血，精確到個位，這是計算。但是他旁邊的隊友能不能給他加上薄葬呢？如果隊友是人控制的，你就要預測他可能加上，也可能手抖沒加上。它可能先加血，也可能先薄葬。那要不要把技能給身邊的暗牧呢？但是又不能直接秒掉，如果先把他的血打到技能秒殺線，他可能就把薄葬給自己了而不是隊友。這時候其他交戰的英雄釋放的技能，又會怎樣影響到這個單獨的情形呢？也許有一方的技能直接就被打斷了根本放不出來。如此想下去慢慢鋪開，光是一場團戰就要考慮無數因素。這每一項對於圍棋的博弈和計算來說都是小兒科般的簡單，可偏偏就是有非常多數量的這類簡單計算必須考量，而且非常隨機，而且就是會影響到整體局勢。一個技能的放錯就可能直接導致整局遊戲的失敗。
前面說的AI沒有情緒波動，但是選手會有。那它要不要考慮選手的情緒和性格等因素呢？在實際比賽中，無論圍棋也好遊戲也好，這都是影響比賽的很重要因素。對抗的魅力也在於此，這是策略的較量而不是賽跑各跑各的，那也許沒有情感是很大的優勢。但是對弈呢？如果AI要考慮情感，那自己首先就要懂情感。
這些考慮，才叫做AI，才叫人工智慧。它需要面對無窮無盡的變化和無比複雜的情況。
這才是最考驗人工智慧的地方，這才是alphago真正的弱點和需要進步的地方。
這是鄭宇博士和張鈞波博士所制的alphago原理圖。
而dota、lol這類遊戲，比之圍棋最大的不同就是局部步驟的複雜和隨機性。這其中一部分複雜性AI可以靠計算機的先天優勢耍流氓，比如操作方面，不要去較真說要AI再控制一個機器人去操作滑鼠鍵盤來比賽，那也沒有意義。但是隨機性方面的考慮，才是讓AI需要真正像人一樣思考的地方。
本質上來說，圍棋就是星際爭霸等遊戲的高度抽象化，是完全信息博弈遊戲的巔峰。各類遊戲單位除去一切攻擊防禦技能裝備數值，全部簡化為對等的黑白兩子，拋棄隨機因素，拋棄操作帶來的差異，拋棄其餘規則，只留下最主要的規則。這恰恰是最適合電腦的變化，這正是電腦擅長的領域。而dota、lol這類更偏娛樂化的競技遊戲，甚至是各種更加逼真的rpg遊戲、模擬遊戲，屬於非完全信息博弈遊戲。規則更複雜，並且並非以平衡性作為第一考量，而是做得更接近現實中戰爭和對抗的情形，讓人獲得模擬現實的獲勝快感。
棋盤上棋子就是吃與被吃；
遊戲里兩個角色可能拿著劍互砍。但是受玩家操作也好，自身生命值屬性，劍的攻擊力也好，需要計算的東西陡然增多，但是至少劍的攻擊力說會砍五滴血，人就一定會掉五滴血。人十滴血，全掉光就一定會死；
而現實中，砍一刀受傷的程度太難量化，你也不知道對手是挨一下就倒了還是因此變得狂怒奮起一下把你給秒了。你會不會心軟？他會不會崩潰？
AlphaGo團隊創始人Demis Hassabis其實已經表明了了類似的觀點——「對於完全信息博弈遊戲（perfectinformation games），圍棋一直位於金字塔尖，還有許多頂級的圍棋高手等待對決。此外，還有很多其他的遊戲，比如說無限制撲克，因為是非完全信息博弈遊戲，因此多人遊戲也是一個挑戰。顯而易見所有人類比機器玩的好的電子遊戲也可以被考慮其中，比如說《星際爭霸》在韓國也是非常受歡迎的。在信息不完美世界裡，策略遊戲對決策能力有極高的要求，因為能夠被看到的僅僅是全局的一部分。而在圍棋之中全盤情況都是可視的，這點對於電腦來說會使遊戲變得容易一些。」
LOL等最大的不同就在於此，雙方信息並不是對等的，不是一覽無餘的。電腦不能作弊的情況下也要像人一樣去考慮視野和各種隨機因素，這些因素每一項都並不複雜，但加在一起就給計算機帶來了前所未有的挑戰。說這麼詳細的意思就在於，如果你的思考還只停留在下圍棋的輸贏，和圍棋與電子遊戲之間的區別，那就太局限了。圍棋本質也就是遊戲的一種，遊戲就是模擬現實。只是圍棋是高度抽象化地模擬現實，電競遊戲抽象化程度沒那麼高，更接近真實世界的對抗而已。討論這二者的優劣毫無意義，之所以Hassabis說下一步挑戰準備要去嘗試電子遊戲，是因為這正是alphago前進的方向，不管取勝會變容易還是變難，最關鍵的是它離真正的現實又進了一步，這才是最重要的意義。
或者進一步說，不談遊戲，耗費這麼大的人力物力設計出來的alphago，最終目的從來不是為了下棋，就是為了更智能化，更接近人類，以更好地服務於人類。遊戲就是比圍棋要考慮更多複雜隨機化因素，而現實，則又比遊戲還要複雜得多，隨機得多。
所以，對於alphago這樣的人工智慧來說，dota，lol這類遊戲將會比下棋更難。這裡的難是指其挑戰性和對於智能要求的意義。所以這也這並不就是遊戲本身對弈層面的複雜性高過了圍棋，是遊戲那些比圍棋多出來的元素才造成了這個結果。
但這正是AI面臨的最終挑戰。圍棋和dota本質都是人發明的遊戲，並不是真實世界。而AI最終要面對的不是棋盤，而是真實的世界。
會下棋沒有用，會打電子遊戲也沒有用。會考慮人類情感，模擬地震災情，會分析排兵布陣，會預測戰爭走勢。。。。。。這每一項都不會有上帝規定的一人走一步的回合制，都不會有劃分好的棋盤，甚至連規則都在時刻變化。。。。。這才是真正意義上的人工智慧的方向，不光是變得功能強大，而是要變得強大而智能，作為助手來幫助人類解決現實問題，幫助社會發展。如果這做不到這點，永遠不可能叫真正的智能。之前我一直覺得人工智慧在DOTA2上面肯定能完爆人類不過後來我慢慢開始覺得沒那麼簡單了
主要原因在於，DOTA在陣容上非常非常重要，而到了各大型比賽，往往隊伍都會祭出各種大招出來，這種大招對於AI基本無解，例如某個隊員練某個英雄連成絕活哥，這些都是在平時訓練賽玩的，AI沒辦法知道，到了比賽必然對以此英雄為核心的陣容毫無辦法，很多陣容並不是AI的無解操作就能對付了的。
例如COL MVP擅長白虎+黑鳥的關箭組合，AI怎麼躲？永遠不被黑鳥關？可能么？但是關了必然會穩穩的接5秒箭，直接穿箭，沒法躲的。再比如最早無敵的潮汐+小娜迦體系是可以完全無縫連接的，跟其他答案所說的AI不怕預判技能完全不沾邊。首先，我們要確定怎麼叫公平的對戰。
比如說這個阿爾法狗跟李世石的對戰，我個人認為就是不公平的。很明顯，阿爾法狗偷懶了，他居然找了個人替他落子，而李世石卻需要自己動手。如果追求公平的話，一種方法是做一個機器人手臂，這個操作手臂落子的程序計算等等，也需要阿爾法狗自己去算，而不是他人代勞。
當然了，還有另一種方法，那就是李世石躺在床上，也讓別人幫他落子。
那麼好了，到了MOBA遊戲，怎麼叫公平的對戰呢？
我們有一個前提可以確認，MOBA遊戲是一個考驗操作+智商的遊戲，相比圍棋拿棋子放棋子的動作，MOBA遊戲對操作上的要求就高多了。而無論是DOTA還是LOL，那些非法腳本達成的效果都是非常可怕的，甚至能夠輕鬆碾壓職業選手。
但是這種直接調用後台數據的操作，應該說是可以等同於作弊的，直接讓人類用操作去跟電腦AI比試，就跟人類非要用大腦去挑戰大型計算機一樣，根本沒有意義。
所以公平的對戰應該是什麼呢？
同樣有兩種方案：
一種同樣是人類遷就電腦，電腦可以後台調用數據，人類控制的人物也可以實現輕鬆的躲技能神走位自動補刀等等。當然這樣就會很無聊。
另一種則是電腦遷就人類了，首先，數據分析需要跟人類一樣從屏幕上獲取，也就是說需要圖像識別技術。其次，操作要通過機器人手臂實現，也就是說真打起來，還真跟正常的比賽一樣，需要兩邊各5台電腦，一邊是人類，一邊是機器人（當然只需要手臂就夠了）。
那我們看看LOL和圍棋對數據計算量的比較
1 計算定式套路戰術，圍棋應該是遠超MOBA遊戲的，無論DOTA也好LOL也好，能玩的套路終究還是有限的。
2 對現狀判斷分析，以及各種情報的獲取，這方面上圍棋的要求應該遠遠不如MOBA遊戲要求高，簡單的說，圍棋畢竟是一個靜態的回合制遊戲，他是不變的，而MOBA遊戲的情況會發生改變。對圍棋而言他需要掃描的只有黑白兩個顏色，通過圖形對比過往的對局，再加以分析，這個搜尋過程還是相對比較容易的，而MOBA類遊戲是動態的，這一點上到底如何分析，分析難度有多高，我不敢斷言。
3 對操作上的要求，阿爾法狗是0無要求，即使算上需要機械手臂落子的計算量也不會增加多少。但放到MOBA里，對機器人工業精度要求是很高，而且因為需要實時判斷各種選擇，因此計算量會高出來很多。
大致就是這樣了，所以回歸問題本身，我認為單靠阿爾法狗，根本無法勝任LOL或者DOTA的程序工作。需要另外開發出來一個東西，而且那個東西，開發成本也不會比阿爾法狗低。我其實一直在寫這方面的答案，當然不是在知乎，既然知乎有這個問題，我來強答下。大概要分幾個大塊。
1.人工智慧在參與其中的時候有沒有什麼嚴格的界定圍棋，是一個環境條件明確，邊界明確，信息對等，回合制遊戲。RTS或者MOBA，是一個環境條件不明確，邊界不明確，信息不對等，實時遊戲。可見，這兩種根本就不是一個問題。簡單的來說有以下幾個問題需要提出限定1）圍棋可以找人代下，MOBA能代打嗎？如果不能，那是通過機械手臂，攝像頭進行外設輸入，還是給予介面直接內部輸入？
這個問題其實非常關鍵，因為對於AI來說，他的APM是無限的，SC2不就出過1W5APM的AI么。當操作達到這個量級的時候，其實很多戰略毫無意義。也許你覺得，MOBA對微操依賴並不那麼高，那我只能說。呵呵。因為你微操沒到那個量級，不知道無限APM，或者實時操作是個什麼概念。2）AI如何讀入數據？圍棋可以虛擬棋盤，而RTS和MOBA需要人眼識別屏幕。如果AI也做攝像頭識別屏幕，那我無話可說。如果是後台讀取，那麼至少他不能全圖吧？那麼他怎麼讀？掃描地圖，每秒多少幀圖片？多少區域？預讀儲存在哪裡？
舉個簡單的例子啊。比如SC2好多埋地的單位。比如地雷，地刺之類。對於人類來說，需要反隱，對於AI來說，只要他掃描到並且儲存到了，他根本不需要反隱了。因為你這個東西對他來說就不是隱性的了。因為他有無敵的記憶力和計算力。他掃描到這個隱性單位後，就標記了坐標。並且永遠記住了。然後順帶記住了你的觸發範圍，對於他來說。除非你視野外重新移動，否則毫無意義。那麼問題來了。內部介面真的能有視野外么？退一步說。對於MOBA。他能通過你任何技能抬手前搖的朝向，判斷技能的方向，順帶計算技能範圍，然後躲技能。反正他一秒鐘掃描所有已知區域N次，記錄圖片。然後分析計算。3）AI怎麼來判定隨機性？
MOBA很大一部分魅力在於隨機性。然而現在的隨機都是偽隨機，演算法一定可以讀出，他作為一個AI，內部介面，隨機對他來說毫無意義。好。你說，他可以設置成信息對等。那我再說個。比如PA。現在都出來了一個PA刀刀暴擊的腳本。你可能還沒聽說。其實對於AI來說，超級簡單。你是不是打現在DOTA2AI的時候，你都覺得AI的PA暴擊很厲害？實際上對於AI來說。刀刀暴擊太簡單。因為暴擊啊，重擊啊，什麼的，攻擊前搖和普通攻擊的前搖不一樣。AI的掃描能力和APM，完全可以做到，攻擊，前搖判定，不是暴擊，S，取消前後搖，攻擊，前搖判定，是暴擊，攻擊成功，取消後搖，這樣進行一個操作鏈。那麼。每一下都是暴擊了。你遭得住？白牛每一下都推？魚人每下都被動暈？這就又回到上面的第一個問題。APM和計算力達到這個量級，你怎麼玩？一級學被動，你就不能對線了。看見你你就死了。有操作意義么？以上所有，組成了第一個問題。
這個問題就是。如何規定AI和人類在大方面上是一個起跑線？或者說，AI團隊聲稱是一個起跑線的時候如何驗證？繞過第一個問題，這個話題毫無意義。2.假設第一個問題圓滿解決，AI並不能通過類似「作弊」的手段進行碾壓，大家在同一起跑線上，MOBA的些許隨機性真的能迷惑AI么？答案是不能
1）AI擁有絕對的計算力，那麼直接導致一件事情。你預判性技能絕對都無法打中，乃至你的任何先手都絕對無法打中。記住，是絕對無法！陰影BAT跳刀大招？不好意思，秒跳走，秒位移走。陰影TH跳刀大招？不好意思，秒開BKB。白虎箭？屠夫鉤？冰魂大？呵呵呵呵呵。覺得不可思議么？並沒有。哪怕他跟你在同一起跑線。他每秒掃描地圖多少次？他的響應時間才多久？就現在度假社的偷懶程度，我說的很多情況AI都能實現。你覺得很難么？2）AI擁有絕對的計算力（怎麼跟上面一樣？）導致他的所有COMBO絕對不浪費，他的小規模團戰的拉扯走位是人類永遠無法企及的。
3）AI擁有絕對的計算力（怎麼還是一樣？）導致他對兵線運行時間，兵力接觸時間，每一次攻擊導致兵線推進情況都能計算的非常精準。你打不贏想帶線？呵呵呵呵呵。3.那麼總結。
也許，在圍棋這個方面，AI並不是完美無敵，畢竟圍棋的規則太簡單，而窮舉法又太過於龐大，導致AI的價值樹判斷有很多加權捨去，就有可能出現第四盤的BUG。但是在真正AI天下的電腦遊戲上。你給我說AI打不過人。簡直是笑話。那麼問題來了。為啥現在的AI看起來都這麼弱雞？
答：無利可圖，遊戲生產廠商做MOBA是做的人人對抗的，AI只是給新手熟悉遊戲用的。DOTA2已經因為上手難度問題被lol碾壓了。遊戲廠商腦殼有包做個無敵AI出來干蛋？你以為google做AI是為了下棋？並不是，下棋只是為了檢測AI邏輯判斷能力達到了什麼境界。說句不好聽的。單純從邏輯判斷來說。MOBA類遊戲還未入門。這個看情況，但是大致來說電子競技更難。
首先，如果是solo的話，地圖大橋，並且雙方指定同一個英雄，那麼圍棋和電子競技難度幾乎是一樣的。
如果是5V5對戰，那麼MOBA類電子競技的難度要高於圍棋，而且高出很多。
原因很簡單，因為alphago 的 algorithm（演算法）。
首先，alphago和傳統圍棋AI是不太相同的，傳統圍棋的AI，大多是用繁雜的演算+對已知棋譜的套用組成的，這個在很多圍棋遊戲上也是這麼套用的，舉個例子，就是如果你在你的手機上，玩圍棋遊戲，每一步都是一樣的，那麼電腦的下一步，也會是一模一樣的。這樣的傳統模式，非常的固定化，而且由於電腦的機能限制，這個演算法並不能演算太多的步驟，所以這樣的演算法，打敗人類還是很難得。
alphago的演算法，據我所查，是 學習系統+樹狀圖的數據結構組成的，這個演算法的好處，就是可以學習你的套路，學習別人的套路，甚至學習電腦的套路，在這套學習機制下，alphago的能力會不斷進化，不斷成長，最終達到世界級的水平，這也就是說為什麼這個AI可怕，因為在它和世界頂級高手對戰之前，已經練習了無數次了，他已經記錄下幾千萬個對手的資料，幾千萬種套路和打法，這才是alphago核心所在，那就是它能不斷的學習，進化。
這樣的演算法，是可以套用在1V1， 固定英雄， 大橋，這個範圍下的。因為在這個環境下，variable(變數)相對較少，同一個英雄，1v1，的話，學習的範圍也要小得多，這個計算量，是在alphago計算能力之內的。
但是正常的5V5，是沒戲的，因為，variable size （變數大小） 差的實在是太多了，首先，是大量的英雄，每個英雄都要有一個單獨的database，這個就已經是正常alphago的130多倍大小的database了，一場比賽要調用十個英雄的數據，所以再一局比賽中，調用的數據大小也是目前alphago的十倍，這麼龐大的數據，管理和搜索起來，是非常非常耗時間的，第二，就是地圖大小，棋盤和LOL一樣，都是坐標系統，但是LOL的坐標系統，是大約19000 X19000 個unit這麼大，這個坐標系統，大大超過了圍棋棋盤的大小。第三，就是五個英雄同時存在，那麼就相當於alphago一個人在同時下五盤棋，而且當alphago同時下五盤棋時，這五盤棋之間，做的並不是加法而是乘法，因為LOL五個人要相互配合聯繫，演算的數據要相互比較對照，那麼running time 自然不是五次，而是五倍。第四，就是小兵野怪甚至是塔這些東西的存在，這些，就好比給圍棋加了赤橙黃綠青藍紫這些額外的棋子，演算的差距可想而知。
所以說，5V5對戰，和1v1同英雄對戰，變數大小差的可不是五倍那麼簡單，差的估計要有幾百倍甚至幾千倍那麼大，這麼大量的運算，要在一瞬間內完成，這個運算量早已大大超過了人類目前硬體的運算能力，所以5V5對戰，做成alphago這種難度的，不只是比圍棋難，甚至可以說是不可能的。
至於操作，LOL的操作是弱化的，並不是決定性因素，而且LOL技能很多是需要銜接的，瞬間操作出去意義並不大，再加上職業玩家的操作，雖然不及AI，但並不會差太遠，因為，你同時按下QW鍵，和電腦按下Q之後計算要不要按W，時間差的並不是太多。
所以，alphago並不一定能夠在召喚師峽谷叱吒風雲，因為LOL對戰術，意識，配合這些東西的考量要大於操作，但是，在別的電競遊戲，就說不好了。
比如SC2，如果alphago調用到SC2哪么打贏世界冠軍是非常有可能的，因為SC2操作和運營佔得比重太大，這兩者都是AI的強項，尤其是操作，200人口部隊，人類頂多只能一部分一部分操作，電腦卻能做到一個一個操作，這個差距，可想而知，我曾經看過一個幾個槍兵AI甩幾十隻毒爆蟲不掉血的視頻，這個只是在理論上存在的操作，只有AI能做到。
補更：
額…居然被我說中了…
其實如果為了贏的話，dota和lol都不如棋類難，很多人總說多人策略什麼的一個電腦顧不過來，其實我玩dota這個遊戲很早就發現，所謂套路和策略完全是可以不必存在的，不然為什麼會出現水平高隨便選陣容隨便玩就可以吊打對面的情況？
因為很多人把漂亮的團戰作為了遊戲想贏的必須選擇，事實上我很早就玩過tk+fur的帶線流，tk出飛鞋的那一刻起，你這局至少就不會輸了。
同理lol只要中路出現了鳳凰是不是大家就覺得很難打了？三路全部都有aoe清兵又怎麼樣呢？每個人都出傳送門呢？雖然這種遊戲看起來很醜，但事實上這就是最優解。
電腦只需要保證線上補刀永遠不漏，永遠卡著對面放技能最遠距離不吃技能，然後兵線到某個值就用一套技能清空小兵，永遠不開團，耗著耗著對方就會出現失誤，每個失誤累積起來就會轉化成電腦的額外收益。根本用不到alphago這個級別的人工智慧。。
實際上lol和dota這類遊戲的核心永遠是推塔，只要保證推塔的效率在，團戰可以永遠選擇避讓。
事實上從經濟學角度講，雙方永遠不團戰才是納什均衡。
----我給團戰的定義是彌補團隊失誤所做的一次賭博。事實上優勢的一方永遠沒必要主動開團。（是真正的優勢而不是找對方輔助提了幾次款看起來數據很好的優勢，那叫假優。）即使不用看電腦也知道，很多比賽如果是碾壓局基本是不會出現團戰的，因為已經沒有和對方賭博的資本了，不投降只是本著競技精神而已。
但是如果你想讓電腦打出人類級別的高端比賽，那肯定要比圍棋難得多，事實上人類從一開始比賽的方式就是錯誤的。
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不要滑坡謬誤到sc2，rts遊戲和moba遊戲完全不是一個東西。不引戰，我可能lol打得少，但是lol偏團戰拼操作，dota偏戰術。dota地圖上黑的地方永遠比白的多，戰線開霧被遊走有可能導致戰術調整假設ago完美正反補全收，也是可以通過開霧遊走打的他生活不能自理團戰先後手，技能釋放，還有暴擊等運氣成分，都可以決定團戰成敗，如果萊恩上一波沒有跳刀，ago會不會推理出萊恩有跳刀呢？推理不出，先手大哥團戰GG就這樣，我不認為人類必贏，因為很多不可控的因素在那裡，沒辦法去忽略，至於lol我不敢妄下定論，玩的少，但是個人觀點如果拼操作的話，ago肯定無敵。就像星際二我並不看好人類能贏一個道理，1v1和5v5終究還是不一樣，嗯csgo，應該不會贏得，槍槍爆頭你怎麼玩
電子競技遊戲更難一些。
目前人工智慧的上限，最高就是人類的上限。
理論上，兩個棋力相當的人下圍棋，在開局之前是肯定有一方能拿出必勝的套路來的，所以人工智慧在圍棋上能戰勝人類毫不出奇。準確來說，我們知道如何推導出這種必勝的套路，但是只是我們沒有那種能力推導，但是人工智慧有那種能力。
但是兩個實力相當的隊伍打競技，是不可能有必勝的套路的，起碼在我們目前的定義中沒有，所以連人類本身都做不到的事情，我們如何讓人工智慧做到呢？
我舉個例子，目前DOTA2最火的兩個中單，卡爾和黑鳥。
假設雙方目前都是五級，已知卡爾是火卡，黑鳥主法球，雙方平穩對線技能都在雙方醬油都不在線上。
目前兵線在河道靠近黑鳥塔，黑鳥遠程兵殘血，卡爾正走下高地。
黑鳥醬油在拉野，請問黑鳥是準備反補還是A卡爾還是在高地什麼都不動？這是沒有必勝的套路的，究竟如何做取決於選手的個人風格，但是AI是不能有個人風格的，因為有風格就等於有破綻。
AI能在圍棋上戰勝人類，是因為人類知道怎麼樣能夠必勝。
AI在電子競技上難以戰勝人類，是因為人類不知道怎樣能夠必勝。有人拿正反補全收說事，我只能說就是在胡攪蠻纏，根本不可能做到好么，自己想想就知道，你補難道選手就不會補？
補充，我就說個事兒，小牛猛獁潮汐之類的跳刀先手，會不會被對面跳刀或者LION小Y或者是羊刀控到？你要讓程序員怎麼寫判定？很多人的回答我覺得還是有所偏差。電腦能達到的極限固然是非常的高，不知道你們有沒有看過小說《從零開始》。裡面的智能電腦女媧，可以憑藉其強大的運算能力 推演出接下來幾十年將要發生的事情。當然這只是虛構的，但是不難想像，在未來，電腦確實會發展的越來越強大。但是就目前的電腦而言我覺得還不足以完成這類電子遊戲的推算。有人說圍棋的運算量很大，其實沒你想的那麼大，會下圍棋的知道，很多時候下棋都是有定式有套路的，即使你的計算能力很強，你可以選擇的也就那麼幾步棋，就好比說，你開局第一個子，是不會有人下在最邊上一圈的，可以說最邊上兩圈都不會下。很多時候，電腦不需要計算那麼多的內容，因為很多位置是無意義的。 圍棋是回合制的，有很充足的時間來計算，而loldota這種遊戲是即時的，每一秒每一毫秒都要計算，很多人說電腦可以補刀一個不漏可以躲掉所有非指向性技能，我只能說你根本不懂遊戲的機制，dota有抬手動作lol也有前後搖，你上去補了那一個刀我對你放一個技能，即使你電腦在一瞬間就反應過來了然後走位躲避，但是你的遊戲人物卻是來不及反應的，就和人玩遊戲是一樣的，很多時候我們可以反應過來但是由於角色動作的關係你操作也沒用，這就是所謂的預判。如果說電腦操作的人可以無任何延遲，那我只能說你在作弊，那就沒什麼可以比較得了。
很多回答都繞不開一個基本思考點，人很高級，思考很複雜，但是這是錯的。為了這個問題，我甚至專門裝了英雄聯盟，打了好多盤，得到的結論是玩遊戲的判斷根本不能跟圍棋比，因為哪怕是頂級戰隊也一樣，表面上一個團戰很複雜，但是實際上哪怕是頂級戰隊也是隨便走，只要不被打死就好了，偶爾有靈光一現的操作，那也是很少的，所謂操作就是在需要的範圍內左右上下晃，採取變化，而不被對方猜測到就好，根本就是布朗運動，唯一的目的就是不被另一個人猜測到。這種東西需要的編程難度會高過圍棋？知乎上我已經回答了四個這種問題，每次都從不同角度去回答，而且每次我的答案都是一樣而且非常肯定的，但是看回答還是有很多遊戲愛好者從自己很高級的出發點去說明電腦玩遊戲不行。我已經無力吐槽了這個問題的不斷被反問也反覆證明我的一個觀點，有的人無論怎麼教育，怎麼和他辯事理，怎麼支持他，他都是爛泥扶不上牆。我二十年來的一個慘痛教訓又被驗證了，有的人是無法拯救的，你可以讓他活下去，但是不可以讓他變得更好。再次吐槽，共產黨誤我，所謂人民是可以被解放的，簡直是無稽之談，如果你去實踐，你就發現這根本不可能，為了得到這個結論浪費我太多時間和精力，誤我，害我。
moba類型的遊戲，稍微認真點的AI人類根本沒機會贏，而且這種AI做起來要比alphago要簡單多了。那為什麼現在沒有這樣的AI呢？因為遊戲廠商沒有理由做出這麼個東西，研究型的機構也不屑做這種東西。
顯然對於AI來說電競更加簡易
很多答主都說dota的話AI完爆人類，可是我並不這麼認為。比如答主們說的：AI的精確走位躲技能，人類無法達到的反應速度等等。但是我想說這些並不是任何時候都有用的。我相信pom不管從什麼角度折過來一支箭AI都能躲過，但是牛頭從陰影裡面板一下請問AI要怎麼躲？（當然，你要是給AI開圖的話，當我沒說好了），AI擅長的是反應時間和精確判斷，但是當他沒有反應時間和判斷時間的時候，他的優勢就沒了，並且不僅僅是牛頭的板，很多控制技能是指向性的，AI沒有blink的時候怎麼躲？還有答主說，dota就是一個推塔的遊戲，只要無腦推，補刀全收就能穩贏，我贊同說dota是一個推塔的遊戲，可是dota並不僅僅是推塔這麼簡單。dota中的經濟其實大多是是擊殺對面的英雄得到的而不是補刀補出來的。地圖就那麼大，兵和野就那麼多，就算你全收又能打多少錢？更別說你有5個人。我們看比賽1號位不也是刷出關鍵裝備就開始幹了嗎？結合上面說的，前期我們遊走，殺到人就能取得經濟優勢，殺不到人？除非你龜縮塔下，那不就和前面說的補刀全收違背了嗎？就算我前期遊走沒有什麼效果，那也不重要啊，看看現在的強隊，多少都是前期線上沒優勢，甚至線上被壓，中期靠團戰打回來的？我相信，同等裝備同等人數的團戰電腦比人厲害，但是如果以多打少呢？如果有裝備碾壓呢？如果有視野壓制呢？dota強隊不是靠每個人的極致補刀和極限操作打贏對手的，或者說不僅僅是靠這些。我相信AI可以打贏人類，但是絕對沒有有些人說的那麼簡單。
謝邀圍棋。我們得先了解，人和電腦的差異究竟是什麼，像現在圍棋，比拼的完全是人類與電腦之間的思考能力，也是最能體現ai智能的方法，包括當年深藍與卡斯帕羅夫的國際象棋比賽也是。但是電子競技的話，別說dota，lol，甚至是星際爭霸。我們要表現的不只是思考能力，還有對於單位的操作，以及反應能力，而這兩點我們人類是完全比不過電腦ai的。我們要考慮的是ai與人類間的思考能力，而dota與lol這樣的電子競技把不必要的因素引進去了。
在公平的條件下，電腦應該也是用眼睛看電腦屏幕，用手控制鍵盤和滑鼠，因為這個遊戲和圍棋不一樣，圍棋是不用考慮操作的。這樣的話，應該是lol和dota更難，因為同時需要的能力越多，人工智慧難度越大，單一項能力汽車就可以超越人類，而綜合起來，現在的科學家能讓人工智慧超越人類的大腦嗎？
毋庸置疑，圍棋更難。先不談AI，圍棋難於其他棋類遊戲的原因在於其規則，行棋規則越多，可選擇性就越少，難度也就越低。不信的話你可以想想，中國象棋幾乎人人會下，無師自通，就是因為限定了每種棋子的走法，所以只要熟悉規則，並加以練習，就能取得不錯的戰績；而圍棋的行棋規則卻只有一個，就是把棋子放在棋盤的交叉點上，這樣的規則近乎於沒有規則，可選擇性大大增多，如果想通過規則歸納出一種必勝套路，即便是AI也絕無可能。回到正題，AI擅長的是通過既定的規則進行推導，LOL中每個英雄的技能決定了它的職能，AI處理這種職能的合理分配，可說是輕而易舉。談到配合，AI更是可以處理得天衣無縫，因為AI依靠的是計算，而人類的這種配合必然存在誤差。簡而言之，LOL類似於象棋，它更像是一場戰役，而圍棋則是一場戰爭，對於AI，這兩者需要處理的信息完全不在一個層級。所以，對於AI，圍棋更難。
讓我想到了原來個厲害LOL的外掛，1V5的存在，自動補刀，自動消耗，自動打架，自動擊殺，自動規避傷害，等等，那也僅僅是個小外掛就已經天翻地覆了。在這類需要精確操作的遊戲面前，AI還是要強於人類不少的。人類厲害的是創造力，流程化工作還是沒辦法弄過AI的吧不太懂這個，匿了
如果說是直接對接數據介面，無疑是dota/lol這類遊戲來說對ai更有利，如果是考慮用cv來識別電腦屏幕然後做出決策，那就是很強很強的ai了
1，規則相對公平的話，只能要求ai操作指針來控制遊戲，而不是直接用「數據」修改「數據」，在公平規則下，ai微操作帶來的優勢有限，當然是跟職業選手比。2，高水平的dota對抗，陣容和視野應該比操作的重要性權重更高，而ai在這兩種博弈上容易形成死板的套路，人類熟悉後我想應該能刷點詭計
dota2里的中單毒龍正反補全收，要想贏只能靠耗血，老老實實補刀，你4級，毒龍都6了
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